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基于循環神經網絡的機會網絡鏈路預測方法研究

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基于循環神經網絡的機會網絡鏈路預測方法研究
論文目錄
 
摘要第1-4頁
Abstract第4-8頁
第1章 緒論第8-14頁
  1.1 研究背景第8-11頁
    1.1.1 機會網絡第8-10頁
    1.1.2 鏈路預測第10-11頁
  1.2 研究目的與意義第11-12頁
  1.3 研究內容第12頁
  1.4 論文組織結構第12-14頁
第2章 相關研究第14-21頁
  2.1 鏈路預測第14-19頁
    2.1.1 基于相似性預測方法第14-17頁
    2.1.2 基于概率模型預測方法第17頁
    2.1.3 基于混合框架預測方法第17-18頁
    2.1.4 基于機器學習預測方法第18-19頁
  2.2 深度學習在預測領域的應用第19-20頁
  2.3 本章小結第20-21頁
第3章 機會網絡數據處理與表示第21-35頁
  3.1 問題描述第21-22頁
  3.2 時間幀長度的確定第22-30頁
    3.2.1 機會網絡數據分析第23-26頁
    3.2.2 混沌特性的判別第26-27頁
    3.2.3 最佳時間幀長度的選擇第27-30頁
  3.3 數據轉化第30-31頁
  3.4 數據表示第31-34頁
    3.4.1 歷史信息的定義第31-33頁
    3.4.2 節點對連接屬性的表示第33-34頁
  3.5 本章小結第34-35頁
第4章 基于循環神經網絡的鏈路預測模型第35-45頁
  4.1 循環神經網絡的原理第35-39頁
  4.2 RNN-LP預測模型第39-42頁
    4.2.1 RNN-LP預測模型的輸入與輸出第39-40頁
    4.2.2 網絡結構第40頁
    4.2.3 超參數的設置第40-41頁
    4.2.4 訓練優化算法及參數設定第41-42頁
  4.3 LSTM模塊第42-44頁
  4.4 本章小結第44-45頁
第5章 實驗與分析第45-61頁
  5.1 實驗數據集第45頁
  5.2 實驗環境第45-46頁
  5.3 評價指標第46-47頁
  5.4 實驗結果與分析第47-60頁
    5.4.1 不同參數下的RNN-LP預測模型性能第47-54頁
    5.4.2 不同鏈路預測方法的性能對比第54-60頁
  5.5 本章小結第60-61頁
第6章 總結與展望第61-63頁
  6.1 總結第61-62頁
  6.2 展望第62-63頁
參考文獻第63-68頁
攻讀碩士學位期間參與課題情況第68-69頁
攻讀碩士期間發表論文、軟件著作權、專利情況第69-70頁
致謝第70-71頁

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